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Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 2012;12(2):47-54.
Published online April 30, 2012.
패턴인식기반 역사구조물건전성평가기법에 대한 수치해석 검증분석
신정열, 안태기, 김진호, 이창길, 남민준, 박승희
Numerical Verification on the Structural-health Evaluation of Subway Stations based on Statistical Pattern Recognition Technique
Jeong-Ryol Shin, Tae-Ki An, Jin-Ho Kim, Changgil Lee, Min-Jun Nam, Seunghee Park
Abstract
Subway is a representative public transportation that safety, above all, must be ensured. Therefore, subway stations need to be promptly maintained through the early detecting of damage conditions to guarantee the structural health and passengers` safety. However, it could be easily damaged by internal or external loads such as ambient train vibrations and even earthquake loads. For this reason, in this paper, authors suggest the structural-health evaluating algorithm based on the statistical pattern recognition techniques such as supervised and unsupervised learning method. And, also the numerical studies of Chungmuro station was carried out to verify the applicability of it into the structural-health evaluation of station structures.
Key Words: Subway station; Structural-health; Pattern recognition; Supervised-learning; Unsupervised-learning
요지
지하철은 대부분의 시설물이 지하에 위치하고 있는 관계로 안전이 최우선시 되어야하는 교통수단이다. 특히, 역사구조물의 경우 장기간의 반복적인 열차 진동과 역사 인접 공사, 지진 등 내외부에서의 진동, 충격 등으로 구조물이 손상 받을 수 있는 상황이므로, 구조물의 안전성과 이용승객의 안전을 위하여 이러한 위험 손상상태의 조기 감지를 통한 신속한 대처가 가능하도록 상시 건전성 감시가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 수치해석을 통해 획득한 가속도 응답 데이터를 이용, 자가학습 및 지도학습의 확률론적 패턴 인식 기법에 접목하여 역사 구조물의 구조 건전성을 평가하는 알고리즘을 제안하였고, 서울지하철 충무로 역사를 대상으로 수치해석을 수행하여 제안한 패턴인식 기반 구조건전성 평가 알고리즘의 적용성을 검증하였다.
핵심용어: 지하철 역사; 구조 건전성; 패턴인식; 지도학습; 자가학습


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